摘要：首先根據角點檢測方法自動獲取人體關鍵尺寸；然後根據例項檢索演算法獲取與客戶體形最接近的模特試衣效果；再使用移植配準與膚色融合實現頭像移植；最後再andriod平台上實現初步的系統模擬，為提高網上服裝交易的成功率與擴充套件服裝的款式奠定了良好的基礎。
關鍵字邊緣檢測，角點檢測，例項驅動，虛擬試衣，andriod平台
1、概述
如何解決虛擬試衣的真實感、個性化、實時性等問題成為服裝相關研究領域的乙個核心問題，也是突破服裝電子商務發展瓶頸的乙個關鍵問題。
2、試衣原理
較傳統試衣方式而言，虛擬試衣可以為選購服裝的客戶提供更加快捷有效的服務，使用者通過瀏覽服裝，挑選自己感興趣的服裝進行試穿，最終檢視試衣效果，其基本原理是：系統以使用者體形的關鍵尺寸值（如：胸圍、腰圍、臀圍等）為基礎，採用例項檢索演算法檢索出與客戶體形最接近的模特試衣例項，之後進行頭像移植，使試衣效果的逼真程度最大化，關鍵技術主要包括：1、獲取關鍵尺寸：在獲取關鍵尺寸的過程可選用兩種方式：一種是使用者直接錄入關鍵尺寸資訊，另一種是系統依據使用者輸入的正、側面**與身高值，採用影象處理技術自動獲取關鍵尺寸資料；2檢索相似例項：採用例項檢索演算法實現最相似例項檢索；3、頭像移植：使用移植配準與膚色融合技術，將試衣例項中的模特頭像替換為使用者自己的頭像，完成頭像移植，最終實現試衣效果的真實性展示。
3、關鍵技術
3.1 人體特徵尺寸提取與測量 – 基於harris角點的人體特徵尺寸提取與測量，實現人體關鍵尺寸資訊的獲取
3.1.1harris角點檢測原理
角點是指影象中梯度變化很大活著亮度變化劇烈的畫素點，它表徵著影象區域性變化的特徵，
3.1.2技術路線
3.2基於例項驅動的虛擬試衣機制
例項推理機制是以獲取的使用者關鍵尺寸作為輸入，使用例項檢索方法，輸出最符合顧客體形特徵的模特服裝展示例項，例項推理機制原理如圖所示
3.2.1例項庫的建立
試衣例項採集過程中，根據人體關鍵尺寸的定義，對每一款服裝的but
尺碼進行分別採集，對同一款服裝，對不同體形的試衣模特試穿效果進行多角度影象採集，建立服裝展示例項庫
3.2.2例項檢索演算法設計
兩個物件的相似度表現為物件之間絕對差值的大小，即物件之間的距離，其相似度通過距離函式將值域限制在0-1之間，相似度為0，兩個物件特徵完全不同，相似度為1，特性完全相同，數值x，y之間相似度計算公式定義為：————————
通過計算使用者與各相似度例項之間的復合相似度，選取復合相似度最大的例項作為使用者試衣的建議解。
3.3頭像移植
通過基於例項驅動的虛擬試衣機制，可以得到與客戶體形最相似的模特試衣效果，為了使虛擬試衣效果的真實程度最大化，需要進行頭像移植，其原理如圖所示：
3.3.1影象分割
影象分割可將頭部與身體部分分離，這是頭像移植與膚色融合的基礎，影象採集過程中以白牆為背景，這為簡化處理過程提供了優越的條件，通過採用harris角點檢測的方法，依據頸部高度與身高的比例關係，實現頭像與身體部分的分割，前面已經論述了harris角點檢測的原理及實現方法。
3.3.2 頭像移植配準
通過提取頭像影象和身體影象的部分基準點，根據空間變化關係所需引數s。。。。。
3.3.3影象融合
經過頭像移植配準，使用者頭部與模特身體部分實現了初步的特徵匹配，但是，由於使用者與模特的影象**不盡相同，膚色難免會有差異，所以需要進行影象融合，影象融合主要包括**檢測與膚色遷移。
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